## PENEMPATAN PRODUK PENJUALAN PADA E-COMMERCE BERBASIS PERILAKU KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA ECLAT
Yoga Naden, Sudianto, Ummi Athiyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jalan DI. Panjaitan No. 128 Purwokerto, Indonesia 20102205@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Perdagangan elektornik berkembang sangat pesat pada era modern seperti sekarang ini, yang menjadi faktor utama berkembangnya perdagangan elektronik adalah masyarakat modern yang lebih suka belanja secara daring karena dianggap lebih efisien dibandingkan dengan pasar tradisional. Padatnya persaingan perdagangan elektronik menjadi tantangan tersendiri bagi pelaku bisnis, maka dibutuhkan strategi untuk meningkatkan penjualan, dengan memanfaatkan  tata  letak  produk  yang  baik  dapat  meningkatkan  penjualan  dan  mempermudah  konsumen menemukan  barang  dan  layanan  atau  jasa  yang  mereka  cari.  Salah  satu  strategi  yang  dapat  digunakan  adalah dengan menganalisa perilaku konsumen, dengan menganalisa perilaku konsumen kita dapat menentukan strategi penjualan berdasarkan data transaksi penjualan untuk mencari barang apa saja yang dibeli pada waktu yang sama pada satu keranjang belanja. Penelitian ini bertujuan untuk mencari hubungan antar barang dengan menggunakan metode Market Basket Analysis dan algoritma asosiasi untuk menemukan hubungan pada tiap item yang dibeli secara bersamaan menggunakan data berdasarkan perilaku konsumen dengan mencari nilai support, confidence, dan lift. Dengan  menggunakan  data  transaksi  berdasarkan  perilaku  konsumen  ditemukan  hubungan  yang  kuat antara Travel Voucher, Travel Case Game dan Casing & silicon game console ditemukan nilai confidence sebesar 100% dan nilai support sebesar 2%. Hasil analisa yang ditemukan kemudian dapat digunakan sebagai panduan untuk  membuat  desain  tata  letak  produk  sebagai  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan  pada e-commerce Tokopedia.
Kata kunci :  Market Basket Analysis, Eclat, Perilaku Konsumen, Tata Letak

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  yang  sangat  modern  seperti  saat  ini perkembangan  dunia  bisnis  secara digital atau penjualan  secara  daring  semakin  pesat  berkembang sehingga persaingan semakin ketat, ditengah ketatnya persaingan pada bisnis digital Market Basket Analysis bisa  menjadi  solusi  untuk  meningkatkan  penjualan dengan  cara  memahamin  pola  dari  data  transaksi berdasarkan  perilaku  konsumen.  Perilaku  konsumen dapat  dianalisa  menggunakan  metode Market  Basket Analysis metode ini dapat menghetahui pola transaksi yang  dilakukan  konsumen  untuk  menemukan rules atau  aturan  yang  memuat  informasi  tentang kemungkinan  konsumen  membeli  dua  barang  atau lebih secara bersamaan dalam  satu keranjang belanja pada data transaksi[1].
Masyarakat modern lebih  menyukai  belanja melalui internet yang disebut sebagai e-business atau e-commerce. Kemudahan yang ditawarkan oleh pasar digital seperti  menelusuri  dan  membeli  berbagai produk  dan  layanan  atau  jasa  tanpa  harus  datang ketempat  penjualan  barang  tersebut.  Bisnis  digital merupakan  salah  satu  dampat  positif  penggunaan teknologi informasi yang memberikan manfaat seperti kemudahan  dalam  berbelanja,  fleksibilitas,  dan efisiensi  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas dan keuntungan [2].
Perilaku  konsumen  sangat  penting  dikarenakan ini  berkaitan  dengan  bagaimana  konsumen  memilih atau menentukan barang yang ingin dibeli. Pemahaman  tentang  perilaku  konsumen  dapat
digunakan  untuk  mencari  pola  dalam  data  ketika konsumen melakukan transaksi. Metode market basket analysis berfokus  pada  keranjang  belanja  untuk melihat  pola  dari  barang  yang  dibeli  oleh  konsumen dengan  melakukan  ekstraksi  asosiasi  barang  yang dibeli dalam satu waktu pada satu transkasi yang sama sehingga pelaku bisnis dapat menentukan penempatan produk  dan  merancang  promosi  untuk  meningkatkan penjualan [3].
Perdangan  baik  secara digital atau  tradisional memerlukan  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan, salah  satu  strategi  penjualan  yang  bisa  dilakukan dengan melakukan analisa pola pada keranjang belanja menggunakan metode analisa keranjang belanaja atau Market  Basket  Analysis yang  merupakan  teknik pemodelan  matematika  yang  menganalisa  suatu kondisi  ketika  pelanggan  membeli  beberapa  barang tertentu kemungkinan pelanggan memilih barang yang lain  dalam  satu  keranjang  atau  transaksi  yang  sama. Market Basket Analysis digunakan untuk menganalisa perilaku  pelanggan  untuk  meningkatkan  pembelian dan penjualan pada bisnis khusunya e-commerce yang berfokus pada point of sale [4].
Algoritma  asosiasi  merupakan  algoritma  yang biasa digunakan dalam proses data  mining yang  bisa dijadikan  solusi  bagi  pebisnis  untuk  meningkatkan penjualan  dengan  mendapatkan  informasi  tentang hubungan antar barang pada data transaksi, informasi itu  kemudian  digunakan  untuk  promosi  dan mempermudah konsumen agar lebih efisien [5].
Equivalence  Class  Transformation  (ECLAT) merupakan salah satu algoritma paling popular untuk mencari frequent  itemsets pada association  rules. Algoritma ECLAT menggunakan format data vertical dan  hanya  menggunakan  nilai support untuk menemukan  hubungan  antar  item  pada dataset sehingga  algoritma  ini  lebih  efisian  dalam  waktu eksekusi dibandingkan dengan algoritma lain [6].
Layout (tata  letak)  dalam  analisa  kerangjang belanja  merupakan  teknik  penempatan  produk, penempatan produk yang kurang baik dapat membuat konsumen  bingung  untuk  mencari  barang  yang  ingin dibeli,  sebaliknya  jika  tata  letak  produk  yang  baik dapat  dimanfaatkan  sebagai  strategi  penjualan  dan membuat  konsumen  berkeliling  lebih  lama  dan sehingga  berdampak  pada  pembelian  yang  impulsif [7]. Layouting terbukti dapat mempengaruhi pembelian yang impulsif seperti yang dilakukan pada Hosana  Mart  Kota  Kupang  yang  berdasarkan  analisa deskriptif  didapatkan  hasil  dimana  variabel  layout produk  mempengaruhi  pembelian  secara  impulsif sebesar 72% [8].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  dikembangkan  dengan  tujuan sebagai strategi untuk meningkatkan penjualan pada e- commerce dengan  memanfaatkan  tata  letak  produk yang  baik.  Dalam  penelitian  yang  sudah  dilakukan terlebih dahulu  yang terkait dengan tata letak produk dalam upaya untuk meningkatkan penjualan menggunakan  algoritma  eclat  didapatkan  hasil  yang cukup baik dalam penggunaan algoritma eclat.
Pertama,  Penelitian  berjudul  " ECLAT  Based Market  Basket  Analysis  for  electronic  showroom " dilakukan  oleh  Moe  Moe  Hlaing  tahun  2019. Penelitian ini  menghasilkan Kesimpulan bahwa Eclat dapat  mengurangi  waktu  pemrosesan,  dan  algoritma ini  juga  cepat  untuk  menentukan  aturan  asosiasi, sehingga bisa membantu manajer showroom elektronik  untuk  menempatkan  produk  berbarengan dan memberikan penawaran harga yang menarik.[12].
Kedua, penelitian yang berjudul " Market Basket Analysis Menggunakan  Algoritma  Eclat  (Kasus  Data Transaksi  Penjualan Groceries )  "  dilakukan  oleh Taufik  Qurrahman,  Anneke  Iswani  Achmad  pada tahun  2019  Penelitian  ini  menghasilkan  tiga itemset dengan  jumlah  frekuensi  yang  berbeda. Itemset pertama memiliki 59 frequent , itemset kedua memiliki 69 frequent, dan itemset ketiga  memiliki  2 frequent itemset. Pada frequent  2-itemset menghasilkan informasi  bahwa  produk  sayuran  dan  susu  segar sebaiknya  ditempatkan  berdekatan  di  rak  penjualan karena sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen, dengan  peluang  sebesar  0,07483  atau  presentase transaksi sebesar 7,48%
Ketiga,  Penelitian  yang  berjudul  "  Penerapan Algoritma  Apriori  untuk Market  Basket  Analysis " yang dilakukan oleh Nur Fitrianti Fahrudinpada tahun 2022 Penelitian ini menerapkan metode Market Basket Analysis dengan  menerapkan  algoritma  asosiasi
menggunakan  algoritma  apriori  untuk  membantu meningkatkan  penjualan  barang  di  toko.  Untuk menentukan  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan,  setelah melakukan  analisis  asosiasi,  diperlukan  perhitungan lift  ratio pada  tahap  akhir  untuk  menilai  kekuatan aturan  yang  terbentuk.  Berdasarkan  hasil  pengujian dengan  menghitung  lift  ratio,  ditemukan  beberapa aturan  dengan  nilai  rasio  yang  tinggi  yang  nantinya dapat  digunakan  untuk  penempatan  produk  atau strategi bisnis di toko tersebut.
Keempat, Penelitian berjudul "Analisis Rekomendasi  Produk  menggunakan  Algoritma  Eclat Berdasarkan  Riwayat  Data  penjualan  PT  XYZ" Penelitian  yang  dilakukan  Auzan  Widyan  dan  Anief Fauzan  Rozi  pada  tahun  2022  menampilkan  hasil bahwa rekomendasi produk berdasarkan data Riwayat penjualan PT ZYX menunjukan Tingkat akurasi 100% berdasarkan uji sampel. Dari 14.617 riwayat transaksi, minimum  support  tertinggi  untuk  menemukan kombinasi k-itemset adalah  1%.  Riwayat  transaksi tahun  2018  menghasilkan  dua  aturan  asosiasi,  tahun 2019 juga menghasilkan dua aturan asosiasi, dan tahun 2020 menghasilkan lima aturan asosiasi. Setiap aturan asosiasi  yang diidentifikasi  memiliki  nilai confidence yang tinggi, yaitu di atas 50%.

## 2.1. Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis merupakan  sebuah metode untuk mengamati barang atau produk apa saja yang dibeli dalam waktu yang bersamaan serta  untuk mencari  barang  yang  memiliki  kemungkinan  dibeli dalam satu transaksi [12].
2.2. Association rule Association atau asosiasi adalah sebuah pencarian hubungan atau korelasi antara satu set item. Umumnya assosiasi digambarkan dalam bentuk aturan sehingga  disebut  sebagai  association  rules.  Analisis dari  association  rules  seringkali  digunakan  pada data transaksi  untuk  pemasaran,  penjualan  atau  proses pengambilan  keputusan  bisnis lainnya.  dalam association rules terdapat beberapa kategori nilai untuk menghetahui sebarapa kuat relasi pada tiap item pada dataset  yang  akan  dihasilkan  oleh  association  rules, untuk  menghetahui  kekuatan  relasi  pada  itemset diperlukan  perhitungan  yang  menghasilkan  angka dalam  3  kategori  yaitu  support,  confidence,  dan  lift ratio [13].

## 2.3. Preprocessing
Preprocessing  adalah  tahapan  awal  dan  penting sebelum  melakukan  klasifikasi  teks.  Pada  penelitian yang  dilakukan  preprocessing  bertujuan  untuk membersihkan    data  dari  kolom  yang  tidak  memiliki nilai atau missing value dan nilai lain seperti NaN atau not a number agar lebih mudah diolah, sehingga data yang  dikumpulkan  menjadi  optimal  untuk  kemudian dilakukan analisa pada data[16][17] .
2.4. Customer Behavior
Perilaku Pelanggan (Customer Behavior)
merupakam sebuah metode  untuk  memahami kebutuhan konsumen berdasarkan kebiasaan konsumen  berbelanja,  tujuan  dari  customer  behavior untuk  mengamati  faktor  atau  variable  apa  saja  yang mempengaruhi  konsumen  melakukan  transaksi  atau membeli  produk,  barang  atau  jasa  yang  digunakan, tujuan lainnya adalah untuk menentukan target produk atau  jasa  yang  ingin  dipasarkan  kepada  pelanggan dengan  cara  mengamati  perilaku  pelanggan.  Faktor- faktor  seperti  refrensi,  kepribadian  konsumen  dan psikologis  konsumen  dan  dapat  mempengaruhi pengambilan Keputusan dalam berbelanja [18].
2.5. Eclat Eclat menambang Frequent Pattern
menggunakan  format  data vertical ,  yang  mana  ini berbeda  dengan  Apriori  dan FP-growth yang menggunakan  format  data horizontal . Item pada format  data  vertical  digambarkan  menggunakan item unik  dengan  symbol  I 1, I 2, …,I n pada itemsets , sedangkan  TID_ set digambarkan  sebagai  Kumpulan dari  transaksi  yang  dilakukan  dengan  symbol T 1, T 2 ,…,T m termasuk item yang  berhubungan  [21]. Setelah  ambang  batas  pada  nilai support didapatkan dan  disimpan  pada  variabel frequent_itemsets kemudian  variabel  itu  akan  diproses  oleh  aturan asosiasi untuk mencari hubungan atau kombinasi item yang  sering  muncul  pada  dataset,  kemudian  setelah menetapkan  ambang  batas  pada  nilai support pada aturan  asosiasi  ditetapkan  ambang  batas  pada  nilai confidence sehingga item atau  kombinasi item yang tidak sesuai terhadap ambang batas nilai akan di drop atau tidak digunakan .

## 2.6. Layouting
Tata  letak  produk  atau  layout  merupakan  salah satu dari banyaknya strategi penjualan yang digunakan untuk  menaikan  penjualan,  tata  letak  produk  juga berguna  untuk  memudahkan  pelanggan  dalam berbelanja, layouting sendiri memiliki beberapa tujuan seperti attention and intereset customer yang berfokus untuk  menarik  perhatian  pembeli,  dan  desire  and action  customer  yang  mana  bertujuan  untuk menimbulkan keingininan membeli barang yang sudah tersusun  sesuai  dengan  tata  letak  yang  sudah  dibuat. Pada tata letak produk yang baik atau strategis dalam penempatannya dapat mempermudah konsumen untuk melakukan pembelian dan tidak menghabiskan waktu yang banyak[20].

## 3. METODE PENELITIAN
Subjek  penelitian  yang  digunakan  oleh  peneliti adalah  pola  perilaku  pelanggan  dalam  melalukan pembelian  barang. Objek  yang  menjadi tujuan utama penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengamati  pola  pada data transaksi  yang  terdapat  dalam  data  penjualan  e- commerce yang diperoleh secara daring.

## 3.1. Diagram Alir Penelitian
.
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian

## 3.2. Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  merupakan  data e- commerce Tokopedia  yang  didapatkan  dalam  bentuk .xlsx  yang  kemudian  digunakan  pada  penelitian menggunakan bahasa pemrograman python . Data yang digunakan berisi 23 kolom dan 34185 baris pada bulan April dan Juni 2023.
Gambar 2. Dataset e-commerce Tokopedia

## 3.3. Exploratory Data Analysis
Pada  bagian  ini  EDA  dilakukan  untuk memahami dan mengidentifikasi data untuk kebutuhan preprocessing  yang  lebih  spesifik.  Kemudian  EDA dilakukan untuk mencari informasi pada dataset untuk kepentingan penelitian.
Gambar 3. Hasil dari evaluasi data
3.4. Preprocessing
Pada  bagian preprocessing sebelum  data  dapat diimplementasikan  pada  model,  data  harus  melalui beberapa  tahapan  seperti data  cleansing yang bertujuan untuk membersihkan data dari NaN (Not a Number) dan nilai yang hilang seperti Missing Value, kemudian  melakukan data  transformation yang
bertujuan untuk mengubah data menjadi  format  yang dapat diproses oleh algoritma.

## 3.5. Data Cleansing
Algoritma Data  Cleaning bertujuan  untuk membersihkan  data  dari  nilai  yang  kosong  atau missing  value dan  NaN  atau Not  a  Number ,  dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan syntax dropna  dan  menetepakan  nilai  harus  lebih  besar  dari nol sehingga data yang bernilai kosong atau lebih kecil dari nol  akan di drop atau tidak digunakan.
3.6. Data Transformation
Data  Transformation akan  merubah dataset menjadi  format data yang  bisa diolah oleh algoritma, data ini akan bernilai binary yang berisi satu atau nol dan true atau false.
Gambar 4. Hasil dari data transformation

## 3.7. Pemodelan
Bagian ini akan melakukan implementasi model menggunakan  algoritma Eclat dan  hasil  dari  operasi algoritma akan disimpan pada variabel frequent_itemsets untuk  kemudian  digunakan  pada model association rule.

## 3.8. Eclat
Algoritma  Eclat  mencari  nilai  support  untuk menemukan  kemunculan  item  yang  paling  sering muncul pada dataset kemudian hasil  yang ditemukan disimpan pada vairabel frequent_itemsets, frequent_itemsets digunakan untuk mencari hubungan antar  item pada dataset menggunakan aturan asosiasi yang kemudian menghasilakan tiga kategori nilai yaitu support, confidence, dan lift ratio. Untuk mencari pola atau  barang  dengan  frekuensi  yang  tinggi  diperoleh melalui  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus berikut.
Support (a) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝑎

## Jumlah total transaksi
Sedangkan  untuk  mencari  nilai support dari  2 item menggunakan rumus berikut :
Support (a.b) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑏 Jumlah total transaksi

## 3.9. Association rule
Setelah  pola frekuensi  tinggi  ditemukan kemudian,  selanjutnya  mencari  hubungan  antar  item dengan menggunakan aturan asosiasi dengan mencari nilai  dukungan  pada  tiap item pada dataset menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
Confidence P(B|A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Jumlah total transaksi yang terdapat A

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  dan  pembahasan temuan dari pelaksanaan sistem dan evaluasi algoritma asosiasi menggunakan algoritma Eclat untuk mencari aturan  asosiasi  pada  dataset.  Berdasarkan  kerangka berpikir  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  berikut adalah  rincian  dari  hasil  implementasi  dan  evaluasi model Market Basket . Algoritma ini menghasilkan tiga kategori  nilai  yaitu support yang  merupakan persentase  kombinasi item A  ( antecedent) dan  B ( consequent), dan confidence atau nilai kepastian yang akan mengukur seberapa sering aturan yang ditemukan muncul,  dan lift  ratio yang  digunakan  untuk memvalidasi apakah aturan yang ditemukan valid atau tidak.

## 4.1. Hasil Dari Aturan Asosiasi
Untuk  mendapatkan  rules  atau  aturan  untuk melakukan  penempatan  produk  berdasarkan  perilaku konsumen, peneliti menggunakan kolom “KenaikanReviewPenjualan”  sebagai  Transaction  ID list  dan  kolom  “Kategori3”  sebagai  itemsets, kemudian didapatkan beberapa itemsets memiliki nilai support lebih dari ambang batas yang telah ditetapkan seperti  Joystick  Game  dengan  nilai  support  sebesar 5%, pada dataset yang berjumlah sebanyak 34185 item Joystick Game muncul sebanyak 1.709 kali dalam data transaksi. Hasil dari operasi algoritma Eclat kemudian disimpan  dalam  variabel  frequent_itemsets  yang kemudian  digunakan  pada  algoritma  asosasi  untuk mencari  hubungan antar item pada dataset  penjualan, kemudian  ditemukan  kombinasi  item  seperti  Travel Voucher,  Travel  Case  Game,  Casing,  dan  Silikon Game Console dengan nilai confidence sebesar 100% yang  mana  jika  itemset pertama  muncul (antecedent) muncul maka itemset kedua selalu muncul (consequent)  maka  jika  Travel  Voucher  atau  Travel Case  Game  muncul  maka  Casing  dan  Silikon  Game Consol selalu muncul.
Tabel 1. Nilai Support NO Support(%) Itemsets 1 5 Joystick Game 2 5 Gamepad 3 4 Casing & Silikon Game Console 4 4 CD PC dan Laptop Gaming 5 4 Playstation 6 3 Gunting Kuku 7 3 Masker Kain 8 3 CD Nintendo 9 3 Adapter Game Console 10 3 Nintendo Tabel 2. Hubungan antar Itemsets Support (%) Confidence (%) Lift Ratio Itemsets 2 100 23 Travel Voucher, Travel Case Game, Casing & Silokon Game Console
Support (%) Confidence (%) Lift Ratio Itemsets 2 86 27 Casing & Silokon Game Console, Travel Voucher, Travel Case Game 2 86 20 Hewan Peliharaan Lainnya, Casing & Silokon Game Console 2 84 22 Foot Spray, CD Nintendo 2 77 22 Baterai Game Console, Memory Card Gaming 2 77 22 Strap Kamera, Memory Card Gaming 2 76 18 Xbox, Casing & Silokon Game Console 2 76 22 Xbox, Memory Card Gaming 2 72 23 Strap Kamera, Travel Case Game 2 72 23 Baterai Game Console, Travel Case Gane

## 4.2. Visualisasi hubungan antar barang
Pada  bagian  ini Rules atau  aturan  yang merupakan  kombinasi  atau  hubungan  antara  barang satu dan lainnya yang ditemukan dalam dataset. Hasil dari  visualisasi dapat digunakan untuk meningkatkan penjualan dengan cara menempatkan produk berdekatan,  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.8  dimana Kategori3 pada item Xbox dan Memory Card Gaming yang  memiliki  nilai  confidence  sebesar  0.76  atau sebesar  76%  kedua  item  tersebut  muncul  dalam  data transaksi.
Gambar 5. Visualisasi hubungan antar Itemsets

## 4.3. Implementasi model pada UI
Setelah  melalui  beberapa  tahapan  yang  sudah dijelaskan diatas. Kemudian model yang sudah dibuat menghasilkan rules atau aturan  untuk  mendesain  tata letak  produk  sehingga  didapatkan  desain  tata  letak produk sebagai berikut
Gambar 6. Hasil dari implementasi model pada ui
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, algoritma ECLAT diterapkan untuk menganalisis pola perilaku pelanggan pada data penjualan e-commerce Tokopedia selama bulan April dan Juni, dengan fokus pada umpan balik konsumen. Kolom "KenaikanReviewPenjualan" digunakan sebagai Transaction ID list (TiD List) dan kolom "Kategori3" digunakan  sebagai  Itemsets.  Algoritma  asosiasi diterapkan dengan ambang batas nilai support sebesar 0.02  dan  nilai  confidence  sebesar  0.07,  yang menghasilkan 253 frequent itemset dan 17 kombinasi itemsets.
Aturan asosiasi yang dihasilkan menunjukkan 17 kombinasi itemsets yang menjelaskan hubungan antar barang  dalam  data  penjualan.  Nilai  support  yang diterapkan  memastikan  hanya  item  yang  muncul setidaknya 2% dari data transaksi yang dipertimbangkan. Selain  itu, confidence dan  lift ratio digunakan untuk  menentukan kekuatan dan relevansi hubungan  antar  barang.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  kombinasi  itemsets  seperti  Travel  Voucher, Travel  Case  Game  =>  Casing  &  Silikon  Game Console memiliki nilai confidence sebesar 100% dan lift  ratio  sebesar  23,  menandakan  hubungan  yang sangat  kuat  antara  barang-barang  tersebut  dalam dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  D.  Samudra,  N.  L.  P.  Febiyanti,  and  ..., “Analisis  Pola  Pembelian  dan  Penjualan  Bisnis Menggunakan  Algoritma  Apriori  dalam  Studi Market  Basket,” Digit.  … ,  vol.  1,  no.  2,  2023, [Online]. Available: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.p hp/income/article/view/3182%0Ahttps://journal. universitasbumigora.ac.id/index.php/income/arti cle/download/3182/1443
[2]  H. Penelitian, D. Pengabdian, K. Masyarakat, I. Fahmi, R. Fachruddin, and V. Silvia, “Analisis E- Business pada Keputusan Kewirausahaan Bisnis
Digital  (Sebuah  Kajian  Literatur  Studi),” Pros. Semin.  Nas.  Kewirausahaan ,  vol.  1,  no.  1,  pp.
71–75, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.umsu.ac.id/index.php/snk/article/vie w/3583
[3]  L.  Indah  Prahartiwi,  S.  Informasi,  S.  Nusa Mandiri, J. Damai No, and W. Jati Barat Jakarta Selatan  DKI  Jakarta,  “Pencarian  Frequent Itemset  pada  Analisis  Keranjang  Belanja Menggunakan Algoritma FP-Growth,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[4]  M.  M.  Hlaing,  “ECLAT  based  market  basket analysis  for  electronic  showroom,” Int.  J.  Adv. Res.  Dev. ,  vol.  4,  no.  7,  pp.  25–28,  2019, [Online]. Available: www.IJARND.com
[5]  M.  Badrul,  “Algoritma  Asosiasi  Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data
Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2,  pp.  121–129,  2016,  [Online].  Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar /article/view/266
[6]  Syafina  Dwi  Arinda  &  Sulastri,  “Implemantasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Eclat,” Pros. SINTAK , pp. 388–391, 2017.
[7]  R. N. Muafiyah, L., Nuringwahyu, S., & Hardati, “Pengaruh  Penempatan  Produk  di  Kasir  dan Sales  Person  terhadap  Impluse  Buying  (Studi pada  Konsumen  Alfamart  Jl.  Tlogomas  III Lowokwaru  Malang),” JIAGABI  (Jurnal  Ilmu Adm. Niaga/Bisnis) , vol. 10, no. 2, pp. 352–359, 2021.
[8]  M.  I.  Bunga,  “Pengaruh  layout  toko  terhadap minat  pembelian  impulsif:  Study  kasus  pada Hosana  Mart  Maulafa  Kota  Kupang,” J.  Bisnis Manaj. , vol. 6, no. 2, pp. 35–39, 2021.
[9]  H. Tao,  X.  Sun,  X.  Liu,  J. Tian,  and  D.  Zhang, “The  Impact  of  Consumer  Purchase  Behavior Changes  on  the  Business  Model  Design  of Consumer Services Companies Over the Course of  COVID-19,” Front.  Psychol. ,  vol.  13,  no. March, pp. 1–14,
2022,
doi:
10.3389/fpsyg.2022.818845.
[10]  T.  Tlapana,  “The  Impact  of  Store  Layout  on Consumer  Buying  Behaviour:  A  Case  of Convenience Stores from a Selected Township in Kwazulu Natal,” Int. Rev. Manag. Mark. , vol. 11, no. 5, pp. 1–6, 2021, doi: 10.32479/irmm.11583.
[11]  V.  N.  Budiyasari,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan kacamata  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol.
2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[12]  W.  Z.  Nilam  Ramadhani1*,  Abd.  Wahab Syahroni1,  Arin  Supikar1,  “Penerapan  Market Basket Analysis Menggunakan Metode Multilevel Association Rules dan Algoritma ML _ T2L1 Pada Data Order PT . Unirama,” vol. 2, 2020.
[13]  A. A. R. A. I. D. Hamengkubudi, “Implementasi Metode  Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan Association  Rules  Data  Obat  Di  Rumah  Sakit Port  Medical  Center  Jakarta,” eProceedings  … , vol.  7,  no.  2,  pp.  7096–7103,  2020,  [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/12702 %0Ahttps://openlibrarypublications.telkomuniv ersity.ac.id/index.php/engineering/article/downl oad/12702/12428
[14]  L.  Samboteng,  Rulinawaty,  M.  R.  Kasmad,  M. Basit, and R. Rahim, “Market Basket Analysis of Administrative  Patterns  Data  of  Consumer Purchases  Using  Data  Mining  Technology,” J. Appl. Eng. Sci. , vol. 20, no. 2, pp. 339–345, 2022, doi: 10.5937/jaes0-32019.
[15]  M.  Qisman,  R.  Rosadi,  and  A.  S.  Abdullah, “Market basket analysis using apriori algorithm to  find  consumer  patterns  in  buying  goods through  transaction  data  (case  study  of  Mizan computer retail stores),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1722,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1722/1/012020.
[16]  P.  Marga,  “JTIM :  Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Multimedia  Implementasi  Chatbot  Sebagai Virtual  Assistant  di  Universitas,”  vol.  4,  no.  2, pp. 133–148, 2022.
[17]  Desrika  Heryati,  “Universitas  Indo  Global Mandiri,” vol. 8, no. October, p. 2017, 2017.
[18]  E.  D.  Sigalingging,  “Pengaruh  Customer Behavior  Terhadap  E-Commerce  Dan  Pasar Modern  Di  Medan  Tuntungan,” Mega  Akt.  J. Ekon. dan Manaj. , vol. 9, no. 1, p. 55, 2020, doi: 10.32833/majem.v9i1.109.
[19]  L. Jia, L. Xiang, and X. Liu, “An Improved Eclat Algorithm  Based  on  Tissue-Like,”  pp.  1–15, 2019.
[20]  W.  Hartanto,  K.  Sulistyadi,  and  H.  Sawiji, “Pengembangan  Sistem  Manajemen  Metode Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Untuk Menentukan  Pola  Tata  Letak  Produk  (  Umkm Retail  Assalam  Hypermarket  Surakarta  ) Surakarta ),” J.  Pendidik. Insa. Mandiri ,  vol.  1, no. 2, p. 13871, 2014.